基于局部均值分解的边际谱在滚动轴承故障诊断中的应用

发布时间：2018-05-23 14:02

  本文选题：局部均值分解 + 边际谱　； 参考：《振动与冲击》2014年03期

【摘要】：局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)将复杂的多分量信号自适应地分解为有限个乘积函数(PF)的和,在计算了各个分量的瞬时幅值(IA)和瞬时频率(IF)后,可以计算出基于LMD的边际谱。针对直接法求取瞬时频率存在端点误差大问题,提出一种改进的直接求取瞬时频率的方法;提出了基于LMD的边际谱的滚动轴承故障诊断方法,将该方法应用于实际滚动轴承故障诊断中,结果表明该方法能有效地提取出滚动轴承的故障特征频率,从而确定故障部位。
[Abstract]:Local mean decomposition (LMD) adaptively decomposes complex multi-component signals into a finite number of product functions. After calculating the instantaneous amplitude and frequency of each component, the marginal spectrum based on LMD can be calculated. In order to solve the problem of extreme error in calculating instantaneous frequency by direct method, an improved method for calculating instantaneous frequency directly and a fault diagnosis method for rolling bearing based on LMD's marginal spectrum are proposed. The method is applied to the fault diagnosis of rolling bearing. The results show that the method can extract the fault characteristic frequency of rolling bearing effectively and determine the fault location.
【作者单位】： 装甲兵工程学院机械工程系;军事交通学院汽车工程系;
【基金】：军队科研计划项目
【分类号】：TH165.3;TN911.7

【参考文献】

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本文编号：1925039